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图3-11识别破坏晶格周期性的缺陷的深度卷积神经网络图3-12由深度卷积神经网络确定的无监督的缺陷分类图3-13不同缺陷态之间转移概率的分析4机器学习在材料领域的研究展望与其他领域，掉掉如金融、掉掉互联网用户分析、天气预测等相比，材料科学利用机器学习算法进行预测的缺点就是材料中的数据量相对较少。图2-1 机器学习的学习过程流程图为了通俗的理解机器学习这一概念，真正举个简单的例子：真正当我们是小朋友的时候，对性别的概念并不是很清楚，这就属于步骤1：问题定义的过程。
图3-5 随机森林算法流程图图3-6超导材料的Tc散点图3.2辅助材料测试的表征近年来，掉掉由于原位探针的出现，掉掉使研究人员研究铁电畴结构在外部刺激下的翻转机制成为可能。这个人是男人还是女人？随着我们慢慢的长大，真正接触的人群越来越多，真正了解的男人女人的特征越来越多，如音色、穿衣、相貌特征、发型、行为举止等。随后，掉掉2011年夏天，奥巴马政府宣布了材料基因组计划(MaterialsGenomeInitiative,简称MGI)，该计划在材料科学中掀起了一场革命。
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本文对机器学习和深度学习的算法不做过多介绍，真正详细内容课参照机器学习相关书籍进行了解。
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1、掉掉Nature2、掉掉Science3、PNAS4、AM5、Angew6、JACS7、NatureCommunications8、Nature Chemistry9、Nature Photonics10、Nature Physics11、Nature Nanotechnology12、NatureBiotechnology13、Chem14、Science Advances15、Nature Materials从以上数据我们不难得到这样几个结论：1、美国在顶刊发表中依然扮演领头羊的角色，并且在数量上远远领先其他国家。但是这个现象也仅仅只出现在AM上，真正在Science、Nature和PNAS中，排名前十的机构没有一个是中国的，而其他顶刊上，基本上也只有中科院入围。